Теория вероятностей и математическая статистика (тест с ответами Синергия/МОИ/МТИ/МосАП)
ПОЛНАЯ база АБСОЛЮТНО правильных ответов на Тест по предмету "Теория вероятностей и математическая статистика" института Синергия (МОИ/МТИ/МосАП).
В одной попытке теста 30 вопросов, в предлагаемой базе ответов 203 вопроса с ТОЧНО правильными ответами.
Все вопросы собраны в файл Word и для Вашего удобства расположены по алфавиту, правильные варианты ответов выделены синим цветом.
После оплаты Вы сможете скачать файл со всеми ответами и сдать предмет "Теория вероятностей и математическая статистика" хоть на 100 баллов, то есть на оценку "ОТЛИЧНО".
ВНИМАНИЕ! Во избежание ненужных претензий после покупки, Убедительная просьба: поскольку иногда в институтах меняют тесты на новые, перед оплатой внимательно сверяйте вопросы предлагаемой базы (вплоть до знаков препинания) с вопросами Вашего теста. Вы можете легко сверить хотя бы 4-5 вопросов по Демонстрационному файлу либо по Оглавлению.
По всем возникающим вопросам пишите мне в личные сообщения https://studwork.ru/info/413402, буду рад помочь.
Желаю всем
сдачи теста БЕЗ ПРОБЛЕМ))
Удачи и успехов в учёбе!!!
Бросают игральный кубик. Найдите вероятность выпадения грани с 1 или 3:
1/2
1/6
1/3
1/4
Бросают игральный кубик. Найдите вероятность выпадения грани с 6 очками:
1/6
1/2
1/36
1/9
Бросают игральный кубик. Найдите вероятность выпадения грани с нечётным числом очков:
1/6
1/2
1/3
1/4
Бросают игральный кубик. Найдите вероятность выпадения грани с чётным числом очков:
1/2
2/6
1/6
5/6
В задачах на расчёт вероятности того, что в n независимых испытаниях событие A появится ровно m раз, используется при большом числе испытаний и малой вероятности p:
формула Бернулли
формула Пуассона
интегральная теорема Муавра-Лапласа
локальная теорема Муавра-Лапласа
В задачах на расчёт вероятности того, что в n независимых испытаниях событие А появится ровно m раз, используется при большом числе испытаний и вероятности p, отличной от 0 и 1:
формула Пуассона
формула Бернулли
интегральная теорема Муавра-Лапласа
локальная теорема Муавра-Лапласа
В задачах на расчёт вероятности того, что в n независимых испытаниях событие A появится от a до b раз, используется при большом числе испытаний и вероятности p, отличной от 0 и 1:
интегральная теорема Муавра-Лапласа
формула Бернулли
локальная теорема Муавра-Лапласа
формула Пуассона
В задачах на расчёт вероятности того, что в n независимых испытаниях событие А появится ровно m раз, используется при малом числе испытаний:
локальная теорема Муавра-Лапласа
формула Бернулли
интегральная теорема Муавра-Лапласа
формула Пуассона
В каких пределах заключена вероятность появления случайного события?
любое число от -1 до 1
любое число от 0 до 1
любое неотрицательное число
любое положительное число
В каких пределах изменяется множественный коэффициент детерминации?
В каких пределах изменяется множественный коэффициент корреляции?
В каких пределах изменяется парный коэффициент корреляции?
В каких пределах изменяется частный коэффициент корреляции?
В каком критерии используется G-распределение?
при проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий
Кохрана
при проверке гипотезы о равенстве генеральных средних
Бартлетта
В каком критерии используется нормальное распределение?
при проверке гипотезы о значении вероятности события
при проверке гипотезы о значении генеральной дисперсии
при проверке гипотезы о равенстве вероятностей
при проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий
В каком критерии используется распределение Пирсона?
при проверке гипотезы о значении вероятности события
Бартлетта
Кохрана
при проверке гипотезы о равенстве генеральных средних
В каком критерии используется распределение Стьюдента?
Кохрана
при проверке гипотезы о равенстве генеральных средних
при проверке гипотезы о значении вероятности события
Бартлетта
В каком критерии используется распределение Фишера-Снедекора?
при проверке гипотезы о значении вероятности события
при проверке гипотезы о значении генеральной дисперсии
при проверке гипотезы о равенстве генеральных средних
при проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий
В коробке 12 стандартных и 3 бракованных детали. Вынимают 1 деталь. Найти вероятность того, что эта деталь – бракованная.
1/3
3/15
1/15
12/15
В коробке 12 стандартных и 3 бракованных детали. Вынимают 1 деталь. Найти вероятность того, что эта деталь – стандартная.
3/15
12/15
1/3
1/15
В коробке 4 стандартных и 2 бракованных детали. Подряд вынимают две детали, при этом не возвращают их обратно в коробку. Найти вероятность того, что обе вынутые детали – бракованные.
4/36
1/3
2/6
2/30
В коробке 4 стандартных и 2 бракованных детали. Последовательно по одной вынимают две детали, при этом каждый раз возвращают их обратно в коробку. Найти вероятность того, что обе вынутые детали – бракованные.
4/36
2/30
1/3
2/6
В магазин поступают телевизоры с трех заводов: 30 % – с первого завода, 25 % – со второго, остальные с третьего. Какова вероятность случайного выбора телевизора с третьего завода?
0,45
0,35
0,25
0,55
В связке 10 похожих ключей от сейфов. Определите вероятность, с которой первыми наугад выбранными ключами можно открыть сейф с двумя последовательно открывающимися замками.
1/90
1/100
2/10
1/10
В теории статистического оценивания оценки бывают:
только точечные
нет правильного ответа
только интервальные
точечные и интервальные
В урне 2 белых и 3 черных шара. Вынимают шар. Найти вероятность того, что этот шар – белый
4/25
1/5
2/5
1/2
В урне 2 белых и 3 черных шара. Подряд вынимают два шара, при этом шары не возвращают обратно в корзину. Найти вероятность того, что оба вынутых шара – белые.
4/25
1/5
2/5
2/20
В урне 2 белых и 3 черных шара. Подряд вынимают два шара, при этом каждый раз шары возвращают обратно в корзину. Найти вероятность того, что оба вынутых шара – белые.
2/5
1/5
1/10
4/25
Вероятность того, что в страховую компанию в течение года обратится с иском о возмещении ущерба первый клиент, равна 0,2. Для второго клиента вероятность такого обращения равна 0,1. Найти вероятность того, что в течение года в страховую компанию не обратится ни один клиент, если обращения клиентов – события независимые.
0,98
0,3
0,72
0,02
Вероятность того, что в страховую компанию в течение года обратится с иском о возмещении ущерба первый клиент, равна 0.2. Для второго клиента вероятность такого обращения равна 0.3. Найти вероятность того, что в течение года в СК обратится хотя бы один клиент, если обращения клиентов – события независимые.
0,56
0,8
0,06
0,44
Выборка репрезентативна. Это означает, что:
она правильно отражает пропорции генеральной совокупности
ее объем превышает 30 наблюдений
нет правильного ответа
она неправильно отражает пропорции генеральной совокупности
Выборочной совокупностью (выборкой) называют множество результатов, отобранных из генеральной совокупности:
по определенному критерию
нет правильного ответа
по определённому правилу
случайно
Границы двусторонней критической области при заданном уровне значимости α находят из соотношения:
нет правильного ответа
;
Границы левосторонней критической области при заданном уровне значимости α находят из соотношения:
нет правильного ответа
;
Границы правосторонней критической области при заданном уровне значимости α находят из соотношения:
нет правильного ответа
;
Два события называют несовместными (несовместимыми), если:
они могут произойти одновременно в результате испытания
все ответы верны
они должны произойти при каждом испытании
их совместное наступление в результате испытания невозможно
Два события называют совместными (совместимыми), если:
все ответы верны
они должны произойти при каждом испытании
они могут произойти одновременно в результате испытания
их совместное наступление невозможно
Для проверки какой гипотезы используется статистика
Если в трёхмерной совокупности XYZ оказалось, что парный коэффициент между X и Y
по модулю меньше частного
, и коэффициенты не имеют разных знаков, то это значит:
переменная Z ослабляет связь между X и Y
переменная Z не влияет на связь между X и Y
переменная Z усиливает связь между X и Y
Если в трёхмерной совокупности XYZ оказалось, что парный коэффициент между X и Y
по модулю больше частного
, и коэффициенты не имеют разных знаков, то это значит:
переменная Z ослабляет связь между X и Y
переменная Z не влияет на связь между X и Y
переменная Z усиливает связь между X и Y
Если вероятность наступления одного события зависит от того, произошло ли другое событие, то они называются:
несовместными
совместными
независимыми
зависимыми
Если вероятность наступления одного события не зависит от того, произошло ли другое событие, то они называются:
совместными
несовместными
зависимыми
независимыми
Если все значения случайной величины увеличить на какое-то число, то как изменится её математическое ожидание?
увеличится в это число раз
уменьшится на это число
увеличится на это число
не изменится
Если все значения случайной величины увеличить на какое-то число, то как изменится её дисперсия?
уменьшится на это число
не изменится
увеличится в это число раз
увеличится на это число
Если два события могут произойти одновременно, то они называются:
зависимыми
несовместными
независимыми
совместными
Если два события не могут произойти одновременно, то они называются:
невозможными
несовместными
независимыми
совместными
Если математическое ожидание оценки при любом объёме выборки равно самому оцениваемому параметру, то точечная оценка называется:
все ответы верны
состоятельной
эффективной
несмещенной
Если нулевую гипотезу в результате проверки критерия отвергают, какова вероятность при этом совершить ошибку?
β
γ
α
1 – β
Если случайная величина распределена по нормальному закону, то средняя арифметическая
распределена:
по нормальному закону
не имеет определённого закона распределения
по закону Пуассона
по биномиальному закону
Если событие не происходит ни при каком испытании, то оно называется:
независимым
невозможным
достоверным
случайным
Если событие обязательно происходит при каждом испытании, то оно называется:
независимым
достоверным
случайным
невозможным
Если точечная оценка параметра при увеличении объёма выборки сходится по вероятности к самому оцениваемому параметру, то точечная оценка называется:
все ответы верны
несмещенной
состоятельной
эффективной
Из колоды 52 карт наудачу вытягивается одна. Какова вероятность, что это будет король пик?
1/4
1/13
1/52!
1/52
Из колоды 52 карт наудачу вытягивается одна. Какова вероятность, что это будет карта пиковой масти?
13!/52!
1/52
1/13
1/4
Из колоды 52 карт наудачу вытягивается одна. Какова вероятность, что это будет король?
1/52
1/13
4!/52!
1/4
Известен доход по 4 фирмам
,
,
,
. Известна также средняя арифметическая по 5 фирмам, равная
. Доход пятой фирмы равен:
8
6
4
9
Известен доход по 4 фирмам
,
,
,
. Известна также средняя арифметическая по 5 фирмам, равная
. Доход пятой фирмы равен:
20
15
10
11
Известен доход по 4 фирмам
,
,
,
. Известна также средняя арифметическая по 5 фирмам, равная
. Доход пятой фирмы равен:
14
20
16
12
Известен доход по 4 фирмам
,
,
,
. Известна также средняя арифметическая по 5 фирмам, равная
. Доход пятой фирмы равен:
20
25
15
10
Известен доход по 4 фирмам
,
,
,
. Известна также средняя арифметическая по 5 фирмам, равная
. Доход пятой фирмы равен:
5
7
3
2
Интеграл в бесконечных пределах от функции плотности вероятности непрерывной случайной величины равен:
1
положительному числу
0
любому числу от 0 до 1
Как называются два события, непоявление одного из которых влечёт появление другого?
противоположные
несовместные
совместные
равносильные
Как называются два события, сумма которых есть событие достоверное, а произведение – событие невозможное?
совместные
равносильные
несовместные
противоположные
Как по-другому называют функцию плотности вероятности любой непрерывной случайной величины?
функция Гаусса
дифференциальная функция
интегральная функция
функция Лапласа
Как по-другому называют функцию распределения любой непрерывной случайной величины?
функция Гаусса
дифференциальная функция
функция Лапласа
интегральная функция
Какая критическая область используется при проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий двух нормальных совокупностей
правосторонняя
двусторонняя
левосторонняя
Какая критическая область используется при проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий нескольких нормальных совокупностей
правосторонняя
двусторонняя
левосторонняя
Какая критическая область используется при проверке гипотезы о равенстве вероятностей в случае биномиального распределения
двусторонняя
правосторонняя
левосторонняя
Какая статистика используется при проверке гипотезы о значении генеральной средней
при известной генеральной дисперсии:
Какая статистика используется при проверке гипотезы о значении генеральной дисперсии
:
Какая статистика используется при проверке гипотезы о значении генеральной средней
при неизвестной генеральной дисперсии:
Какая статистика используется при проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий двух нормальных совокупностей
Какая функция используется в интегральной теореме Муавра-Лапласа?
функция Гаусса
функция Лапласа
интегральная функция
дифференциальная функция
Какая функция используется в локальной теореме Муавра-Лапласа?
дифференциальная функция
функция Лапласа
функция Гаусса
интегральная функция
Какие выборочные характеристики используются при расчёте статистики
при проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий:
исправленные выборочные дисперсии
частости
средние арифметические
выборочные дисперсии
Какие значения может принимать функция плотности вероятности непрерывной случайной величины:
от 0 до 1
от -1 до 1
любые положительные значения
любые неотрицательные значения
Какие значения может принимать функция распределения случайной величины:
от -1 до 1
любые неотрицательные значения
любые положительные значения
от 0 до 1
Какие из этих элементов комбинаторики представляют собой неупорядоченные подмножества (порядок следования элементов в которых не важен)?
число размещений
число размещений с повторениями
число перестановок
число сочетаний
Какие основные числовые характеристики дают представление об одномерной случайной величине?
нет правильных ответов
математическое ожидание
дисперсия
математическое ожидание и дисперсия
Каким методом обычно определяются оценки коэффициентов двумерного линейного уравнения регрессии?
методом максимального правдоподобия
методом линейной интерполяции
нелинейным методом наименьших квадратов
методом наименьших квадратов
Каким моментом является выборочная дисперсия
?
центральным моментом 2-го порядка
начальным моментом 2-го порядка
начальным моментом 1-го порядка
центральным моментом 1-го порядка
Каким моментом является средняя арифметическая
?
центральным моментом 1-го порядка
центральным моментом 2-го порядка
начальным моментом 2-го порядка
начальным моментом 1-го порядка
Какова вероятность выпадения «орла» при подбрасывании монеты?
1/2
0,25
0,1
0,33
Какое из этих распределений случайной величины является дискретным?
нормальное
биномиальное
равномерное
показательное
Какое из этих распределений случайной величины является непрерывным?
равномерное
биномиальное
Пуассоновское
геометрическое
Какое событие называется случайным?
событие, которое неожиданно произошло
событие, которое вряд ли произойдет
событие, которое должно либо произойти, либо не произойти при выполнении некоторого комплекса условий
событие, которое произойдет, но не скоро
Когда при проверке гипотезы
против
следует выбирать двустороннюю критическую область:
Когда при проверке гипотезы
против
следует выбирать двустороннюю критическую область:
Когда при проверке гипотезы
против
следует выбирать левостороннюю критическую область:
Когда при проверке гипотезы
против
следует выбирать левостороннюю критическую область:
Когда при проверке гипотезы
против
следует выбирать правостороннюю критическую область:
Когда при проверке гипотезы
против
следует выбирать правостороннюю критическую область:
Конкурирующая гипотеза – это:
гипотеза, определяющая закон распределения
выдвинутая гипотеза, которую нужно проверить
гипотеза о неравенстве нулю параметра распределения
гипотеза, противоположная нулевой
Консультационный пункт института получает пакеты с контрольными работами студентов из городов А, В и С. Вероятность получения пакета из города А равна 0,7, из города В – 0,2. Какова вероятность того, что очередной пакет будет получен из города С?
0,14
0,9
0,86
0,1
Коэффициент детерминации между х и у показывает:
долю дисперсии у, обусловленную влиянием не входящих в модель факторов
долю дисперсии у, обусловленную влиянием х
направление зависимости между х и у
долю дисперсии х, обусловленную влиянием не входящих в модель факторов
Коэффициент детерминации является:
квадратом выборочного коэффициента регрессии
величиной, обратной выборочному коэффициенту корреляции
корнем выборочного коэффициента корреляции
квадратом выборочного коэффициента корреляции
Критерий Бартлетта и критерий Кохрана применяются в случае:
сравнения более 2 генеральных дисперсий
сравнения значений вероятностей
сравнения значений генеральных средних
сравнения 2 генеральных дисперсий
Критерий Бартлетта и критерий Кохрана применяются:
при проверке гипотезы о значении генеральной средней
при проверке гипотезы о равенстве генеральных средних
при проверке гипотезы о значении генеральной дисперсии
при проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий
Линейное относительно аргумента уравнение регрессии имеет вид:
Монета была подброшена 10 раз. “Герб” выпал 4 раза. Какова частость (относительная частота) выпадения “герба”?
0,4
0,6
0
0,5
На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у, вызванной вариацией х, составит 81 %. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:
0,9
0,9 или -0,9
0,36
0,81
На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у, вызванной вариацией х, составит 64 %. Известно, что коэффициент регрессии – отрицательный. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:
-0,8
0,8 или -0,8
0,8
0,64
На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у, вызванной вариацией х, составит 36 %. Известно, что коэффициент регрессии – положительный. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:
0,36
0,6 или -0,6
0,6
-0,6
На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у, вызванной вариацией х, составит 64 %. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:
0,8 или -0,8
0,8
0,36
0,64
На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у, вызванной вариацией х, составит 49 %. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:
0,7
0,7 или -0,7
0,49
0,21
На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у, вызванной вариацией х, составит 64 %. Известно, что коэффициент регрессии – положительный. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:
0,8
0,8 или -0,8
0,64
-0,8
На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у, вызванной вариацией х, составит 36 %. Известно, что коэффициент регрессии – отрицательный. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:
0,36
0,6 или -0,6
-0,6
0,6
На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у, вызванной вариацией х, составит 36 %. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:
0,6
0,36
0,6 или -0,6
0,16
Несмещенная оценка остаточной дисперсии в двумерной регрессионной модели рассчитывается по формуле:
Нулевая гипотеза – это:
альтернативная гипотеза
гипотеза о равенстве нулю параметра распределения
выдвинутая гипотеза, которую нужно проверить
гипотеза, определяющая закон распределения
Нулевую гипотезу отвергают, если:
наблюдаемые значения статистики критерия равны нулю
наблюдаемые значения статистики критерия попадают в допустимую область
наблюдаемые значения статистики критерия попадают в критическую область
наблюдаемые значения статистики критерия не попадают в критическую область
От чего зависит точность оценивания генеральной доли или вероятности при построении доверительного интервала в случае большого объёма выборки?
от доверительной вероятности, выборочной дисперсии и объёма выборки
от доверительной вероятности
от доверительной вероятности, частости и объёма выборки
от объёма выборки
От чего зависит точность оценивания генеральной средней при построении доверительного интервала в случае неизвестной генеральной дисперсии?
от доверительной вероятности, генеральной дисперсии и объёма выборки
от доверительной вероятности, выборочной дисперсии и объёма выборки
от доверительной вероятности
от объёма выборки
От чего зависит точность оценивания генеральной средней при построении доверительного интервала в случае известной генеральной дисперсии?
от доверительной вероятности, выборочной дисперсии и объёма выборки
от доверительной вероятности, генеральной дисперсии и объёма выборки
от доверительной вероятности
от объёма выборки
От чего зависит число степеней свободы в распределении Стьюдента?
от доверительной вероятности и объёма выборки
от объёма выборки
от значения выборочной дисперсии
от доверительной вероятности
Отношением числа случаев, благоприятствующих событию A, к числу всех возможных случаев называется ...
число сочетаний
число размещений
вероятность
математическое ожидание
Оценку коэффициента
двумерного линейного уравнении регрессии Y по X находят по формуле:
Парный коэффициент корреляции между переменными равен -1. Это означает:
наличие нелинейной функциональной связи
наличие отрицательной линейной функциональной связи
отсутствие связи
наличие положительной линейной функциональной связи
Парный коэффициент корреляции между переменными равен 1. Это означает:
отсутствие связи
наличие отрицательной линейной функциональной связи
наличие нелинейной функциональной связи
наличие положительной линейной функциональной связи
Перечислите основные свойства точечных оценок:
несмещенность и состоятельность
эффективность и состоятельность
несмещенность и эффективность
несмещенность, эффективность и состоятельность
По какому принципу выбирается критическая область?
вероятность попадания в нее должна быть минимальной, если верна гипотеза H1 и максимальной в противном случае
вероятность попадания в нее должна быть максимальной, если верна гипотеза H0 и минимальной в противном случае
вероятность попадания в нее должна быть минимальной, если верна гипотеза H0 и максимальной в противном случае
вероятность попадания в нее должна быть равна 0
По результатам выборочных наблюдений были получены выборочные коэффициенты регрессии:
;
. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции?
-0,81
0,9
-0,9
0,81
По результатам выборочных наблюдений были получены выборочные коэффициенты регрессии:
;
. Чему равен выборочный коэффициент корреляции?
0,81
0,9
-0,9
-0,81
По результатам выборочных наблюдений были получены выборочные коэффициенты регрессии:
;
. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции?
-0,81
0,9
-0,9
0,81
По результатам выборочных наблюдений были получены выборочные коэффициенты регрессии:
;
. Чему равен выборочный коэффициент корреляции?
0,9
0,81
-0,9
-0,81
Полиномиальное относительно аргумента уравнение регрессии имеет вид:
Постоянную величину вынести за знак дисперсии:
можно, при этом извлечь из нее корень
можно, возведя при этом в квадрат
нельзя
можно, умножив при этом на n
При вынесении постоянной величины за знак дисперсии эту величину:
возводят в квадрат
умножают на n
просто выносят за скобки
извлекают из данной величины квадратный корень
При вынесении постоянной величины за знак математического ожидания эту величину:
умножают на n
извлекают из данной величины квадратный корень
просто выносят за скобки
возводят в квадрат
При интервальной оценке генеральных коэффициентов регрессии
определяется по таблице:
Z-преобразования Фишера
распределения Стьюдента
F-распределения Фишера
распределения Фишера-Снедекора
При интервальном оценивании математического ожидания при известном значении генеральной дисперсии используют:
нормальное распределение
распределение Фишера-Снедекора
распределение Пирсона
распределение Стьюдента
При интервальном оценивании математического ожидания при неизвестном значении генеральной дисперсии используют:
распределение Стьюдента
распределение Пирсона
нормальное распределение
распределение Фишера – Снедекора
При использовании критерия Бартлетта рассматриваются выборки:
любого объема
объемом больше 30
разного объема
равного объема
При использовании критерия Кохрана рассматриваются выборки:
равного объема
любого объема
объемом больше 30
разного объема
При помощи какого критерия проверяется значимость коэффициента корреляции?
Z-преобразования Фишера
G-распределения
критерия Пирсона
распределения Фишера-Иейтса
При помощи какого критерия проверяется значимость уравнения регрессии?
Z-преобразования Фишера
G-распределения
распределения Фишера-Иейтса
F-критерия
При помощи какого распределения строится интервальная оценка для генерального коэффициента корреляции?
Распределения Фишера-Снедекора
Z-преобразования Фишера
критерия Пирсона
распределения Фишера-Иейтса
При помощи какого распределения строится интервальная оценка для генеральных коэффициентов регрессии?
распределения Фишера-Иейтса
Z-преобразования Фишера
распределения Стьюдента
распределения Фишера-Снедекора
При построении доверительного интервала для генеральной дисперсии при больших объёмах выборки используют
распределение Стьюдента
распределение Фишера – Снедекора
нормальный закон распределения
распределение Пирсона
При построении доверительного интервала для генеральной дисперсии при малых объёмах выборки используют
нормальный закон распределения
распределение Стьюдента
распределение Пирсона
распределение Фишера-Снедекора
При построении доверительного интервала для генеральной доли или вероятности при больших объёмах выборки используют
распределение Стьюдента
распределение Пирсона
распределение Фишера-Снедекора
нормальный закон распределения
При построении доверительного интервала для генеральной доли или вероятности при малых объёмах выборки используют
формулу Бернулли
распределение Стьюдента
нормальный закон распределения
распределение Пирсона
При проверке гипотезы
оказалось, что Fнабл больше Fкр. Справедливо следующее утверждение:
Уравнение регрессии значимо, т.к. гипотеза Н0 отвергается с вероятностью ошибки α
Уравнение регрессии не значимо, т.к. гипотеза Н0 не отвергается на уровне значимости α
Уравнение регрессии значимо, т.к. гипотеза Н0 не отвергается на уровне значимости α
Уравнение регрессии не значимо, т.к. гипотеза Н0 отвергается с вероятностью ошибки α
При проверке гипотезы о виде неизвестного закона распределения используется:
критерий Кохрана
F-распределение Фишера-Снедекора
критерий согласия Пирсона
критерий Бартлетта
При проверке гипотезы о значении вероятности события гипотеза H0 отвергается, если:
наблюдаемое значение по модулю больше или равно критическому
наблюдаемое значение не равно критическому
наблюдаемое значение меньше критического
наблюдаемое значение по модулю больше критического
При проверке гипотезы о значении генеральной средней гипотеза H0 отвергается, если:
наблюдаемое значение по модулю больше или равно критическому
наблюдаемое значение не равно критическому
наблюдаемое значение меньше критического
наблюдаемое значение по модулю больше критического
При проверке гипотезы о значении генеральной средней при известной дисперсии используется:
распределение Пирсона
распределение Стьюдента
нормальный закон распределения
F-распределение Фишера-Снедекора
При проверке гипотезы о значении генеральной средней при неизвестной генеральной дисперсии используется:
распределение Стьюдента
нормальный закон распределения
F-распределение Фишера-Снедекора
распределение Пирсона
При проверке гипотезы о равенстве вероятностей в случае биномиального распределения
используется:
распределение Пирсона
нормальный закон распределения
F-распределение Фишера-Снедекора
распределение Стьюдента
При проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий двух нормальных совокупностей используется:
F-распределение Фишера-Снедекора
распределение Стьюдента
критерий Бартлетта
распределение Пирсона
При проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий нескольких нормальных совокупностей
в случае разных объёмов выборки используется:
распределение Стьюдента
критерий Кохрана
критерий Бартлетта
F-распределение Фишера-Снедекора
При проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий нескольких нормальных совокупностей
в случае равных объёмов выборки используется:
критерий Бартлетта
критерий Кохрана
распределение Стьюдента
F-распределение Фишера-Снедекора
При проверке гипотезы о равенстве генеральных средних двух нормальных совокупностей гипотеза H0 не отвергается, если:
наблюдаемое значение меньше критического
наблюдаемое значение по модулю меньше или равно критическому
наблюдаемое значение не равно критическому
наблюдаемое значение по модулю больше или равно критическому
При проверке гипотезы о равенстве генеральных средних двух нормальных совокупностей с неизвестными генеральными дисперсиями используется:
F-распределение Фишера-Снедекора
распределение Стьюдента
нормальный закон распределения
распределение Пирсона
При проверке гипотезы о равенстве генеральных средних двух нормальных совокупностей с известными генеральными дисперсиями используется:
F-распределение Фишера-Снедекора
распределение Стьюдента
нормальный закон распределения
распределение Пирсона
При проверке гипотезы об однородности ряда вероятностей в случае полиномиального распределения используется:
распределение Пирсона
нормальный закон распределения
F-распределение Фишера-Снедекора
распределение Стьюдента
При проверке значимости коэффициента корреляции с помощью таблицы Фишера-Иейтса коэффициент корреляции считается значимым, если:
рассчитанное по выборке значение коэффициента корреляции превышает по модулю найденное по таблице критическое значение
рассчитанное по выборке значение коэффициента корреляции меньше по модулю найденного по таблице критического значения
рассчитанное по выборке значение коэффициента корреляции не равно нулю
рассчитанное по выборке значение коэффициента корреляции не превышает по модулю найденное по таблице критическое значение
Простой называют статистическую гипотезу:
определяющую несколько параметров распределения
не определяющую однозначно закон распределения
определяющую один параметр распределения
однозначно определяющую закон распределения
Симметричный ли интервал строится при оценивании генеральной дисперсии?
нет
нет правильного ответа
зависит от изучаемого явления
да
Симметричный ли интервал строится при оценивании генеральной доли?
нет правильного ответа
зависит от изучаемого явления
да
нет
Симметричный ли интервал строится при оценивании генеральной средней?
да
нет
нет правильного ответа
зависит от изучаемого явления
Сколькими способами можно поставить 5 человек в очередь?
25
100
5
120
Сколько различных двухбуквенных бессмысленных слов можно составить из букв К, Н, И, Г, А?
20
40
5
60
Сколько различных трёхбуквенных бессмысленных слов можно составить из букв К, Н, И, Г, А?
10
20
30
60
Сложной называют статистическую гипотезу:
однозначно определяющую закон распределения
не определяющую однозначно закон распределения
определяющую один параметр распределения
определяющую несколько параметров распределения
Согласно методу наименьших квадратов в качестве оценок параметров
,
следует использовать такие значения
,
, которые минимизируют сумму квадратов отклонений:
расчетных значений зависимой переменной от ее среднего значения
фактических значений зависимой переменной от ее расчетных значений
фактических значений объясняемой переменной от ее среднего значения
фактических значений зависимой переменной от ее среднего значения
Статистика
имеет распределение:
Стьюдента
Пирсона
Фишера-Снедекора
Фишера-Иейтса
Статистическим критерием называют:
правило, устанавливающее условия, при которых проверяемую гипотезу следует отвергнуть
правило, устанавливающее условия, при которых проверяемая гипотеза не верна
правило, устанавливающее условия, при которых проверяемую гипотезу следует либо отвергнуть, либо не отвергнуть
правило, устанавливающее условия, при которых проверяемая гипотеза верна
Статистической гипотезой называют предположение:
о равенстве двух параметров
о неравенстве двух величин
нет правильного ответа
о виде или параметрах неизвестного закона распределения случайной величины
Точечную оценку называют эффективной, если она:
нет правильного ответа
обладает максимальной дисперсией среди всех несмещенных оценок
обладает минимальной дисперсией среди всех несмещенных оценок
сходится по вероятности к оцениваемому параметру
У какого распределения случайной величины вероятности рассчитываются по формуле Бернулли?
равномерного
Пуассоновского
биномиального
нормального
Уравнение регрессии имеет вид
. На сколько единиц своего измерения в среднем изменится y при увеличении x на 1 единицу своего измерения:
увеличится на 3,4
не изменится
уменьшится на 1,7
увеличится на 1,7
Уравнение регрессии имеет вид
. На сколько единиц своего измерения в среднем изменится y при увеличении x на 1 единицу своего измерения:
увеличится на 3,4
увеличится на 5,1
увеличится на 1,7
не изменится
Уравнение регрессии имеет вид
. На сколько единиц своего измерения в среднем изменится y при увеличении x на 1 единицу своего измерения:
увеличится на 1,7
уменьшится на 5,1
увеличится на 3,4
не изменится
Уравнение регрессии имеет вид
. На сколько единиц своего измерения в среднем изменится y при увеличении x на 1 единицу своего измерения:
уменьшится на 1,7
увеличится на 1,7
увеличится на 3,4
не изменится
Функция плотности вероятности непрерывной случайной величины есть … её функции распределения
производная
функция Гаусса
функция Лапласа
первообразная
Функция распределения любой случайной величины есть функция:
убывающая
возрастающая
неубывающая
невозрастающая
Функция распределения непрерывной случайной величины есть … её функции плотности вероятности
первообразная
функция Лапласа
функция Гаусса
производная
Человек забыл последние две цифры номера телефона своего знакомого и, помня лишь, что они различны, пытается набрать номер наугад. Какова вероятность, что он дозвонится с первого раза?
1/10
1/100
1/90
2/10
Чем достигается репрезентативность выборки?
нет правильного ответа
случайностью отбора
подбором наблюдений
объёмом
Чему равна вероятность достоверного события?
1
0,25
0,5
0
Чему равна вероятность невозможность события?
0,25
1
0
0,5
Чему равна дисперсия постоянной величины?
квадрату этой величины
этой величине
0
1
Чему равна дисперсия случайной величины Y = 3X + 5, если дисперсия X равна 2?
23
6
18
11
Чему равна сумма доверительной вероятности и уровня значимости
?
начальным моментом 2-го порядка
центральным моментом 1-го порядка
центральным моментом 2-го порядка
начальным моментом 1-го порядка
Чему равно математическое ожидание постоянной величины?
квадрату этой величины
1
0
этой величине
Чему равно математическое ожидание произведения независимых случайных величин?
произведению математических ожиданий
0
1
сумме математических ожиданий
Чему равно математическое ожидание случайной величины Y = 4X + 2, если математическое ожидание X равно 3?
3
18
12
14
Чему равно математическое ожидание суммы случайных величин?
произведению их математических ожиданий
сумме их математических ожиданий
0
1
Что называют мощностью критерия:
нет правильного ответа
вероятность не допустить ошибку первого рода
вероятность не допустить ошибку первого или второго рода
вероятность не допустить ошибку второго рода
Что называют мощностью критерия:
Гипотеза H0 не верна и ее отвергают согласно критерию
Гипотеза H0 не верна, но ее принимают согласно критерию
Гипотеза H0 верна, но ее отвергают согласно критерию
Гипотеза H0 верна и ее принимают согласно критерию
Что называют ошибкой первого рода α?
Гипотеза H0 не верна, но ее принимают согласно критерию
Гипотеза H0 не верна и ее отвергают согласно критерию
Гипотеза H0 верна и ее принимают согласно критерию
Гипотеза H0 верна, но ее отвергают согласно критерию
Что называют ошибкой первого рода β?
Гипотеза H0 верна, но ее отвергают согласно критерию
Гипотеза H0 не верна, но ее принимают согласно критерию
Гипотеза H0 не верна и ее отвергают согласно критерию
Гипотеза H0 верна и ее принимают согласно критерию
Что показывает множественный коэффициент корреляции?
тесноту линейной связи между величинами X и Y
тесноту связи между одной величиной и совместным действием остальных величин
долю дисперсии случайной величины Х, обусловленной изменением величины (Y; Z)
тесноту связи между двумя переменными при фиксированном значении остальных
Что показывает парный коэффициент корреляции?
долю дисперсии случайной величины Х, обусловленной изменением величины (Y; Z)
тесноту связи между двумя переменными при фиксированном значении остальных
тесноту линейной связи между величинами X и Y
тесноту связи между одной величиной и совместным действием остальных величин
Что показывает частный коэффициент корреляции?
тесноту связи между одной величиной и совместным действием остальных величин
тесноту связи между двумя переменными при фиксированном значении остальных
тесноту связи между двумя переменными
долю дисперсии случайной величины Х, обусловленной изменением величины (Y; Z)
Что является несмещённой оценкой генеральной дисперсии?
частость (относительная частота)
исправленная выборочная дисперсия
средняя арифметическая
выборочная дисперсия
Что является оценкой генеральной дисперсии?
выборочная дисперсия
средняя арифметическая
генеральная средняя μ
частость (относительная частота)
Что является оценкой генеральной доли или вероятности?
частость (относительная частота)
исправленная выборочная дисперсия
средняя арифметическая
выборочная дисперсия
Что является оценкой математического ожидания?
выборочная дисперсия
средняя арифметическая
исправленная выборочная дисперсия
частость (относительная частота)
Что является центром при построении доверительного интервала для генеральной доли или вероятности?
выборочная дисперсия
средняя арифметическая
исправленная выборочная дисперсия
частость (относительная частота)
Что является центром при построении доверительного интервала для генеральной средней?
выборочная дисперсия
средняя арифметическая
исправленная выборочная дисперсия
частость (относительная частота)
Ширина доверительного интервала зависит от:
уровня значимости и числа наблюдений
числа наблюдений
нет правильного ответа
уровня значимости
